![トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ](https://c.mql5.com/2/40/algorithm_2.png)
![トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレーディングアルゴリズム開発への科学的アプローチ
この記事では、一貫した科学的アプローチを用いて価格パターンを分析し、それに基づいてトレードアルゴリズムを構築するという、トレードアルゴリズムを開発するための方法論を考察します。 開発の理想を事例を用いて示します。
![DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス](https://c.mql5.com/2/38/MQL5-avatar-doeasy-library__3.png)
![DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
DoEasyライブラリの時系列(第38部): 時系列コレクション-リアルタイムの更新とプログラムからのデータへのアクセス
本稿では、時系列データのリアルタイム更新と、すべての銘柄のすべての時系列から「新しいバー」イベントに関するメッセージを制御プログラムチャートに送信し、カスタムプログラムでこれらのイベントを処理する機能について検討します。「新しいティック」クラスは、現在以外のチャート銘柄と期間の時系列を更新する必要性を判断するために使用されます。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第25部): 未決取引リクエスト - リクエストオブジェクトの管理](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__18.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第25部): 未決取引リクエスト - リクエストオブジェクトの管理](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第25部): 未決取引リクエスト - リクエストオブジェクトの管理
前の記事では、ライブラリオブジェクトの一般的な概念に対応する保留中リクエストオブジェクトのクラスを作成しました。今回は、保留中リクエストオブジェクトの管理を許可するクラスについてです。
![取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)](https://c.mql5.com/2/49/Practical_application_of_neural_networks_in_trading_002_600x314.jpg)
取引におけるニューラルネットワークの実用化(実践編)
本稿では、Matlabプラットフォームでニューラルネットワークモジュールを実際に使用するための説明と手順を説明します。また、ニューラルネットワークモジュールを使用した取引システム作成の主な側面についても説明します。1つの記事で複合体を紹介できるようにするには、複数のニューラルネットワークモジュール機能を1つのプログラムに組み合わせるように変更する必要がありました。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第13部): 口座オブジェクトイベント](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__8.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第13部): 口座オブジェクトイベント](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第13部): 口座オブジェクトイベント
本稿では、自動取引に影響する口座プロパティの重要な変更を追跡するために、口座イベントの使用について検討しています。口座イベントを追跡するための機能のいくつかは、前の記事で口座オブジェクトコレクションを開発するときに既に実装しています。
![移動ミニマックス法:テクニカル分析用新インディケータと MQL5への実装実装](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Mini-Max_Indicator.png)
![移動ミニマックス法:テクニカル分析用新インディケータと MQL5への実装実装](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
移動ミニマックス法:テクニカル分析用新インディケータと MQL5への実装実装
本稿ではZ.G.Silagadze氏による論文 'Moving Mini-max: a new indicator for technical analysis'を基にした移動ミニマックス インディケータの実装手順について述べます。このインディケータの考え方は、G. Gamov 氏のα 崩壊で提案される量子トンネル現象を基にしています。
![連続歩行順最適化(パート1):最適化レポートの使用](https://c.mql5.com/2/49/Continuous-Walk-Forward-Optimization_001_600x314.jpg)
連続歩行順最適化(パート1):最適化レポートの使用
最初の記事では、最適化レポートを操作するためのツールキットの作成、ターミナルからのインポート、取得したデータのフィルタリングとソートに関する説明を行います。 MetaTrader5では最適化結果のダウンロードが可能ですが、今回の目的は最適化レポートに独自のデータを追加することです。
![直近のピップのプロフィットダウンを抽出](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-profit_digging__1.png)
![直近のピップのプロフィットダウンを抽出](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
直近のピップのプロフィットダウンを抽出
この記事では、アルゴリズムトレード分野における理論と実践を組み合わせる試みについて説明します。 トレーディングシステムの作成に関する考察のほとんどは、ヒストリーバーや適用される様々なインジケータの使用に関連します。 これは最もよくカバーされたフィールドであるため、詳細は考慮しません。 バーは人工的なエンティティを表します。したがって、プロトデータに近い何か、すなわち価格ティックで動作します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第9部):作業の文書化](https://c.mql5.com/2/49/Neural_networks_made_easy_008_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第9部):作業の文書化
長い道のりでした。ライブラリ内のコードはどんどん増えてきており、すべてのリンクと依存関係を追跡することが困難になっています。したがって、以前に作成したコードのドキュメントを作成し、新しい手順ごとに更新し続けることをお勧めします。適切に準備された文書化は、作業の整合性を確認するのに役立ちます。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第26部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でのポジションのオープン](https://c.mql5.com/2/37/MQL5-avatar-doeasy__19.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第26部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でのポジションのオープン](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第26部): 未決取引リクエスト - 特定の条件下でのポジションのオープン
この記事から始めて、特定の制限時間に達した、指定された利益を超えた、ストップロスによってポジションを決済したなどの特定の条件下で保留中リクエストを使用して取引できるようにする機能を開発します。
![統計的推定](https://c.mql5.com/2/0/MQL5_Statistical_estimation.png)
![統計的推定](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
統計的推定
シーケンスの統計的パラメータの推定はたいへん重要なものです。それはたいていの数学的モデルと手法が異なる前提に基づいているからです。たとえば、分布法則の正常化、分散値、その他パラメータです。よって時系列を分析し推定するとき、主要な統計的パラメータを素早く明確に推定できるシンプルで使い勝手のよいツールが必要です。本稿では、もっともシンプルなランダムシーケンスの統計パラメータとビジュアル分析のメソッドをいくつか取り上げ述べていきます。それにより MQL5 でこれらメソッド、またニュープロットアプリケーションを用いて計算した結果の視覚化メソッドを実装します。
![MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット](https://c.mql5.com/2/0/MetaTrader_trading_signal_widget_avatar__1.png)
![MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTrader4とMetaTrader5のトレーディングシグナル用ウィジェット
MetaTrader4とMetaTrader5ユーザーがシグナル提供者になり、さらなる利益を生む機会を得ることができるようになりました。新しいウィジェットを用いて、あなたのサイトやブログ、SNSページにトレーディング実績を掲載できます。ウィジェットを用いる利点は明確です;シグナルプロバイダーの人気を向上し、成功したトレーダーとしての評判を築くのみでなく、新しい購読者を惹きつけます。その他のサイトにウィジェットを載せているトレーダーはこれらの利益を享受できます。
![グラフィカルインタフェースを通して最適化の結果を処理する](https://c.mql5.com/2/31/Frame_Mode.png)
![グラフィカルインタフェースを通して最適化の結果を処理する](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
グラフィカルインタフェースを通して最適化の結果を処理する
最適化結果の分析と処理についての話を展開していきます。今回の課題は、100の最良の最適化結果を選択し、それらをグラフィカルインタフェースの表に表示することです。ユーザーが最適化結果の表で列を選択しつつ、残高とドローダウンのマルチシンボルのグラフを別々に入手できるようにします。
![連続ウォークフォワード最適化(パート3):ロボットをオートオプティマイザに適応させる](https://c.mql5.com/2/49/Continuous-Walk-Forward-Optimization_003_600x314.jpg)
連続ウォークフォワード最適化(パート3):ロボットをオートオプティマイザに適応させる
3番目であるこの記事は、前の 2 つの記事間のブリッジとして機能します。最初の記事で検討されている.dll との相互作用のメカニズムと、2 番目の記事で説明したレポートダウンロード用のオブジェクトについて説明します。 DLLからインポートし、トレードヒストリーを持つXMLファイルを形成するクラスのラッパ作成のプロセスを分析します。 このラッパとデータのやり取りするメソッドも検討します。
![いくつかの都市伝説の検証『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』](https://c.mql5.com/2/17/872_36.png)
![いくつかの都市伝説の検証『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
いくつかの都市伝説の検証『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』
いくつかの都市伝説、ここでは『アジアセッションでの取引のように、一日の取引が動く』というものを検証していきたいと思います。
![並列粒子群最適化](https://c.mql5.com/2/49/Parallel-Particle-Swarm-Optimization_600x314.jpg)
並列粒子群最適化
本稿では、粒子群アルゴリズムを使用した高速最適化の手法について説明しています。また、この手法のMQLでの実装を提示します。これは、エキスパートアドバイザー内のシングルスレッドモードとローカルテスターエージェントで実行されるアドオンとしての並列マルチスレッドモードの両方ですぐに使用できます。
![MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: パターンの自動検索の追加と検出されたシンボルの表示](https://c.mql5.com/2/35/Select_Symbols_Utility_MQL5__1.png)
![MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: パターンの自動検索の追加と検出されたシンボルの表示](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 と MQL4 の選択とナビゲーションユーティリティ: パターンの自動検索の追加と検出されたシンボルの表示
この記事では、シンボルを収集してナビゲートするためのユーティリティの機能を拡張していきます。 今回は、必要なパラメータの一部を満たすシンボルのみを表示する新しいタブを作成し、必要な並べ替えルールを持つカスタムタブを追加する方法を見つけます。
![MetaTrader5 での MATLAB 2018 計算関数の使用](https://c.mql5.com/2/35/ext_infin2.png)
![MetaTrader5 での MATLAB 2018 計算関数の使用](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTrader5 での MATLAB 2018 計算関数の使用
2015年にMATLAB パッケージがアップグレードされた後、DLL ライブラリを作成する最新のメソッドを検討する必要がありました。 この記事では、サンプルの予測インジケータを使用して、現代の64ビットバージョンのプラットフォームを使用して MetaTrader5 と MATLAB をリンクするメソッドを説明します。 MATLAB の接続シーケンス全体を考慮することにより、MQL5 開発者は速く高度な計算機能があるアプリケーションを作成し、«落とし穴»を回避することができます。
![取引システムの開発と分析への最適なアプローチ](https://c.mql5.com/2/40/optimal-approach.png)
![取引システムの開発と分析への最適なアプローチ](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
取引システムの開発と分析への最適なアプローチ
本稿では、資金を投資するためのシステムまたはシグナルを選択する際に使用する基準を示すとともに、取引システムの開発への最適なアプローチを説明し、外国為替取引におけるこの問題の重要性を強調します。
![データサイエンスと機械学習(第05回):決定木](https://c.mql5.com/2/49/decision_trees_600x314.jpg)
データサイエンスと機械学習(第05回):決定木
決定木は、人間の思考方法を模倣してデータを分類します。木を作り、それを使ってデータを分類・予測する方法を見てみましょう。決定木アルゴリズムの主な目的は、不純物を含むデータを純粋なノードまたはそれに近いノードに分離することです。
![価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ](https://c.mql5.com/2/39/4qc92l.png)
![価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
価格系列の離散化、ランダム成分とノイズ
普段我々はローソク足や、価格シリーズを一定の間隔でスライスした足を使って相場を分析しています。 このような離散化手法は、相場の動きの本当の構造を歪めてしまうのではないでしょうか? オーディオ信号は時間の経過とともに変化する関数であるため、オーディオ信号を一定の間隔で離散化することは、許容される解決策です。 信号自体は時間に依存する振幅です。 この信号特性は基本的なものです。
![上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発](https://c.mql5.com/2/34/TOP100passes.png)
![上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
上位100件の最適化パス(その1)最適化分析器の開発
本稿では、最適な最適化パスを選択するためのアプリケーションの開発について、いくつかのオプションを使用して説明します。 このアプリケーションは、様々な要因によって最適化結果を分類することができます。最適化パスは常にデータベースに書き込まれるため、再び最適化せずに常に新しいロボットパラメータを選択できます。さらに、すべての最適化パスを1つのチャートで表示し、パラメトリックVaR比を計算し、パスの正規分布と特定の比率セットの取引結果のグラフを作成することができます。さらに、いくつかの計算された比率のグラフは、最適化開始から(または選択された日付から別の選択された日付まで)動的に構築されます。
![アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール](https://c.mql5.com/2/35/MQL5_kohonen_trading.png)
![アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
アルゴリズムトレードにおける Kohonen ニューラルネットワークの実用的利用 パートI ツール
本稿では、MetaTrader5 で Kohonen マップを使用します。 改善および拡張されたクラスは、アプリケーションタスクを解決するためのツールになります。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第12部): 「口座」オブジェクトクラスと口座オブジェクトのコレクション](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__7.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第12部): 「口座」オブジェクトクラスと口座オブジェクトのコレクション](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第12部): 「口座」オブジェクトクラスと口座オブジェクトのコレクション
前の記事では、ライブラリでMQL4ポジション決済イベントを定義し、未使用の注文プロパティを取り除きました。本稿では、口座オブジェクトの作成を検討して口座オブジェクトのコレクションを開発し、口座イベントを追跡する機能を準備します。
![インディケータエミッションの積分特性計算](https://c.mql5.com/2/0/avatar__22.png)
![インディケータエミッションの積分特性計算](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
インディケータエミッションの積分特性計算
インディケータエミッションはマーケットリサーチでほとんど研究されていない分野です。時間依存性データのひじょうに大きな配列を処理することで起こる分析の難しさがその主な理由です。既存のグラフ分析は資源集約的に過ぎ、そのためエミッションの時系列を利用する簡素なアルゴリズムの開発をもたらしました。本稿では視覚的(直観的イメージ)分析がどのようにエミッションの積分特性の研究に置き換えることができるのかを示します。トレーダー、自動売買システムの開発者双方に興味深いものとなることでしょう。
![MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化](https://c.mql5.com/2/31/t3b4bw8nglimc_2v6gmclew41_jdawvaf9_w1x5mnmfb_d_MetaTrader_5.png)
![MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTrader 5における取引戦略最適化の可視化
本稿では、最適化プロセスの可視化を拡張するためのグラフィカルインターフェイスを備えたMQLアプリケーションが実装されます。グラフィカルインターフェイスには、EasyAndFastライブラリの最新バージョンが適用されます。MQLアプリケーションでグラフィカルインターフェイスが必要な理由は多くのユーザによって尋ねられることがあります。本稿では、トレーダーにとって有用な複数のケースの1つを示します。
![ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法](https://c.mql5.com/2/49/Neural_Networks_Easy_007_600x314.jpg)
ニューラルネットワークが簡単に(第7回): 適応的最適化法
以前の記事では、ネットワーク内のすべてのニューロンに対して同じ学習率を用いてニューラルネットワークをトレーニングするためにストキャスティクススロープ降下法を使用しました。 本論文では、各ニューロンの学習速度を変化させることができる適応学習法に着目します。 その是非についても検討していきたいと思います。
![マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法](https://c.mql5.com/2/49/choose_expert_from_market_600x314.jpg)
マーケットからエキスパートアドバイザーを選択する正しい方法
この記事では、エキスパートアドバイザーを購入する際に注意すべき重要なポイントのいくつかを検討します。また、利益を増やし、お金を賢く使ってこの支出から利益を得る方法を探します。また、記事を読み終われば、シンプルで無料の製品を使用しても収益を得られることがわかると思います。
![MQL5 および MQL4 の選択およびナビゲーション ユーティリティ: チャートへのデータの追加](https://c.mql5.com/2/35/Select_Symbols_Utility_MQL5__2.png)
![MQL5 および MQL4 の選択およびナビゲーション ユーティリティ: チャートへのデータの追加](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 および MQL4 の選択およびナビゲーション ユーティリティ: チャートへのデータの追加
この記事では、ユーティリティの機能を拡張します。 今回は、トレードを簡素化するデータを表示する機能を追加します。 特に、前日の高値と安値、ラウンドレベル、年の高値安値、セッション開始時刻などを追加します。
![母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)](https://c.mql5.com/2/50/grey_wolf_optimizer_600x314.jpg)
母集団最適化アルゴリズム:灰色オオカミオプティマイザー(GWO)
最新の最適化アルゴリズムの1つである灰色オオカミオプティマイザについて考えてみましょう。テスト関数の元々の動作により、このアルゴリズムは、以前に検討されたものの中で最も興味深いものの1つになります。これは、ニューラルネットワークの訓練に使用される最も優れたアルゴリズムの1つであり、多くの変数を持つ滑らかな関数です。
![HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1](https://c.mql5.com/2/17/HedgeTerminalaArticle200x200_2.png)
![HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
HedgeTerminalパネルを利用して MetaTrader 5 で双方向トレードとポジションヘッジを行う - パート1
本稿ではポジションヘッジへの新しいアプローチについて述べ、本件に関する MetaTrader 4 および MetaTrader 5 のユーザー間のディベートに一線を画します。そのようなヘッジを信頼して行うアルゴリズムは解りやすい言葉で、またシンプルなグラフと図で説明されています。本稿は新しいパネルHedgeTerminalに特化して説明しています。これは MetaTrader 5 内で本質的に完全な機能を備えたトレードターミナルです。HedgeTerminalとそれによるトレードの仮想化でポジションは MetaTrader 4 と同じような方法で管理することができます。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第7部): StopLimit注文発動イベント、注文およびポジション変更イベント機能の準備](https://c.mql5.com/2/36/MQL5-avatar-doeasy__2.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第7部): StopLimit注文発動イベント、注文およびポジション変更イベント機能の準備](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第7部): StopLimit注文発動イベント、注文およびポジション変更イベント機能の準備
前の記事では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。第6部分では、ネッティング勘定のポジションを扱うようにライブラリを訓練しました。今回は、StopLimit注文の発動の追跡を実装し、注文とポジションの変更イベントを追跡する関数を準備します。
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え](https://c.mql5.com/2/35/MQL5-avatar-doeasy__2.png)
![MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MetaTraderプログラムを簡単かつ迅速に開発するためのライブラリ(第3部)成行注文と取引のコレクション、検索と並び替え
最初の部分では、MetaTrader 5とMetaTrader 4プラットフォーム用のプログラムの開発を単純化するための大規模なクロスプラットフォームライブラリの作成を始めました。さらに、履歴の注文と取引の収集を実装しました。次のステップは、コレクションリスト内の注文、取引、ポジションの便利な選択と並び替えのためのクラスを作成することです。Engineという基本ライブラリオブジェクトを実装し、成行注文とポジションのコレクションをライブラリに追加します。
![トレーダーの作業における統計的分布の役割](https://c.mql5.com/2/0/statistic_measument.png)
![トレーダーの作業における統計的分布の役割](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
トレーダーの作業における統計的分布の役割
本稿は、理論的統計的分布に連携するクラスについて述べた拙著『MQL5 における投擲的可能性』の続編です。われわれには理論的基盤があるので、現実のデータ設定に進み、こ基盤を情報的に利用していきたいと思います。
![エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析](https://c.mql5.com/2/49/An-Analysis-of-Why-Expert-Advisors-Fail_600x314.jpg)
エキスパートアドバイザーが失敗する理由の分析
この記事では、通貨データの分析を示して、エキスパートアドバイザーが特定の時間領域で良好なパフォーマンスを示し他の領域でパフォーマンスが低下する理由をよりよく理解します。
![MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法](https://c.mql5.com/2/0/avatar__7.png)
![MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
MQL5 Cookbook:指定の基準に基づく Expert Advisor 最適化結果の保存方法
MQL5 プログラミングに関するシリーズを続けます。今回、われわれは Expert Advisor のパラメータ最適化の最中に各最適化パスの結果を取得する方法を見ていきます。外部パラメータに指定された条件が満たされれば対応するパス値がファイルに書き込まれることを確認できるよう実装が行われます。検証値以外にもそのような結果をもたらしたパラメータも保存します。
![自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上](https://c.mql5.com/2/41/50_percents__2.png)
![自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上](https://c.mql5.com/i/articles/overlay.png)
自己適応アルゴリズムの開発(第II部): 効率の向上
この記事では、以前に作成したアルゴリズムの柔軟性を向上させることでトピックの開発を続けます。アルゴリズムは、分析期間内のローソク足の数の増加または上昇/下降ローソク足超過率のしきい値の増加によって、より安定しました。分析のためにより大きなサンプルサイズを設定するかより高いローソク足の超過率を設定して、妥協する必要がありました。